문과생CS정복기

파인튜닝에는 여러 가지 방법이 있으며, 각 방법은 모델의 특정 부분을 조정하거나 최적화하여 작업에 맞게 성능을 개선하는 데 사용됩니다. 여기서는 대표적인 파인튜닝 방법과 기술들을 설명하겠습니다.1. 전통적 파인튜닝 (Standard Fine-tuning)개념: 전체 모델의 가중치를 특정 작업에 맞게 재조정하는 가장 기본적인 방법입니다. 보통 프리트레이닝된 모델을 가져와 특정 데이터셋으로 모델 전체를 재학습시킵니다.적용: BERT와 같은 사전 학습된 언어 모델을 특정 분류 작업이나 요약 작업에 맞게 조정하는 경우.장점: 강력한 성능을 얻을 수 있으며, 특정 작업에 맞춰 모델이 완전히 최적화됩니다.단점: 모델 크기가 클 경우, 전통적인 파인튜닝은 많은 메모리와 계산 자원을 소모합니다.2. 프리징 (Freez..

세 가지 방법인 파인튜닝(fine-tuning), 인컨텍스트 러닝(in-context learning), 그리고 프리트레이닝(pre-training)의 차이를 한국어로 설명드리겠습니다.1. 프리트레이닝 (Pre-training)정의: 프리트레이닝은 모델이 처음에 일반적인 패턴과 언어 구조, 그리고 다양한 지식을 대규모 데이터셋을 통해 학습하는 단계입니다.목표: 모델이 기본적인 언어 이해 능력과 일반적인 특징을 학습해, 이후에 더 구체적인 작업에 적용할 수 있도록 준비시키는 것입니다.과정: 자가 지도 학습(self-supervised learning) 방식으로, 예를 들어 다음 단어를 예측하거나(BERT의 경우 일부 단어 마스킹 후 예측), GPT처럼 주어진 문맥에서 다음 단어를 생성하는 방식으로 학습됩니..